Kafka 命令行操作 Kafka基础架构 📷 主题命令行操作 1）查看操作主题命令参数 bin/kafka-topics.sh -参数 -描述 –bootstrap-server <String: server toconnect to> 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号。 –topic <String: topic> 操作的 topic 名称。 –create 创建主题。 –delete 删除主题。 –alter 修改主题。 –list 查看所有主题。 –describe 查看主题详细
Apache Pulsar 越来越受欢迎，尤其在成为 Apache 软件基金会的顶级项目后。
纪成，携程数据开发总监，负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
一个小应用程序来监视kafka消费者的进度和它们的延迟的队列。 KafkaOffsetMonitor是用来实时监控Kafka集群中的consumer以及在队列中的位置（偏移量）。 你可以查看当前的消费者组，每个topic队列的所有partition的消费情况。可以很快地知道每个partition中的消息是否 很快被消费以及相应的队列消息增长速度等信息。这些可以debug kafka的producer和consumer，你完全知道你的系统将 会发生什么。 这个web管理平台保留的partition offset和consumer滞后的历史数据（具体数据保存多少天我们可以在启动的时候配 置），所以你可以很轻易了解这几天consumer消费情况。 KafkaOffsetMonitor这款软件是用Scala代码编写的，消息等历史数据是保存在名为offsetapp.db数据库文件中，该数据 库是SQLLite文件，非常的轻量级。虽然我们可以在启动KafkaOffsetMonitor程序的时候指定数据更新的频率和数据保存 的时间，但是不建议更新很频繁，或者保存大量的数据，因为在KafkaOffsetMonitor图形展示的时候会出现图像展示过 慢，或者是直接导致内存溢出了。 所有的关于消息的偏移量、kafka集群的数量等信息都是从Zookeeper中获取到的，日志大小是通过计算得到的。 消费者组列表
在MySQL数据库中，UPDATE语句用于修改表中现有的记录。有时，我们需要根据另一个相关联表中的条件来更新表中的数据。这时就需要使用UPDATE JOIN语句。最近我们遇到了这样的需求：我们有一张历史记录表，其中一个字段记录了用,连接的多个用户账号。现在，我们添加了一列，需要将这些账号翻译为用户名。为了处理历史数据，我们使用了update join语句。
因为硬盘每次读写都会寻址和写入，其中寻址是一个耗时的操作。所以为了提高读写硬盘的速度，Kafka使用顺序I/O，来减少了寻址时间：收到消息后Kafka会把数据插入到文件末尾，每个消费者（Consumer）对每个Topic都有一个offset用来表示读取的进度。
我们可以将设备上行数据存储到关系型数据库中，我们需要两张带有时间戳的表（最新数据表 和 历史数据表），历史数据表存储所有设备上报的数据，最新数据表需要存储设备最新一条上报数据，这条最新数据相当于设备的当前状态。然后展示的时候只展示最新一条数据的状态，报表查询可以按照设备id和时间从历史数据表查询汇总。 这样是可以的，但是我们的最新数据表需要被频繁的更新，数据量少的时候没问题。但数据量大，并发高的时候就会出现问题。 1、存储成本：数据不会被压缩，导致占用存储资源。 2、维护成本：单表数据量太大时，需要人工分库分表。 3、写入性能：单机写入吞吐量难以满足大量上行数据的写入需求，数据库存在性能瓶颈。 4、查询性能：数据量太大导致查询性能受到影响。
KafkaConsumer #!/usr/bin/env python #coding:gbk #kafka的使用 consumer使用 import kafka import KafkaConsumer #消费kafka中最新的数据 并且自动提交offsets[消息的偏移量] consumer = KafkaConsumer('my-topic', group_id='my-group', boot
通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。
在我们的实际开发中，经常需要存储一些字段，它们使用像, - 等连接符进行连接。在查询过程中，有时需要将这些字段使用连接符分割，然后查询多条数据。今天，我们将使用一个实际的生产场景来详细解释这个解决方案。
最近做一个oracle项目迁移工作，跟着spark架构师学着做，进行一些方法的总结。
腾讯云消息队列 Kafka 内核负责人鲁仕林为大家带来了《Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进》的精彩分享，从 Kafka 架构遇到的问题与挑战、Kafka 弹性架构方案类比、Kafka 分级存储架构及原理以及腾讯云的落地与实践四个方面详细分享了 Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进。
提到Kafka很多人的第一印象就是它是一个消息系统，但Kafka发展至今，它的定位已远不止于此，而是一个分布式流处理平台。对于一个流处理平台通常具有三个关键能力：
今天是2017年的第48周 今天是2017年的第331天 问题描述： strom系统重启之后依然从kafka历史数据读取记录 问题分类： KafkaSpout重复消费问题 解决步骤： 1 检查代码没有发现问题 Strom从Kafka中读取数据 涉及代码： public class SpoutConfig extends KafkaConfig implements Serializable public class KafkaSpout extends BaseRichSpout How Ka
物接入（IoT Hub）是面向物联网领域开发者的全托管云服务，通过主流的物联网协议（如MQTT）通讯，可以在智能设备与云端之间建立安全的双向连接，快速实现物联网项目。物接入分为设备型（原物管理）和数据型两种项目类型。设备型适用于基于设备的物联网场景；数据型适用于基于数据流的物联网场景。
3. CKafka 消费端新起消费者，配置新的 CKafka 集群的 bootstrap-server，消费新的 CKafka 集群。
最近一段日子，怎么在一个大的新闻候选集合（假设有10w条新闻）选出用来做 CTR 预估的小集合（假设是100条新闻）困扰我们已久，昨夜我夜观星象，突来灵感，遂有此文。
--bootstrap-server，连接的Kafka Broker主机名称和端口号。
本文代码可在开源项目https://github.com/SoundHearer/kuaiban中找到。
当前小红书消息引擎团队与 AutoMQ 团队正在深度合作，共同推动社区建设，探索云原生消息引擎的前沿技术。本文基于 OpenMessaging 框架，对 AutoMQ 进行了全面测评。欢迎大家参与社区并分享测评体验。
经过对 Presto 和 Hive 的性能做了大量的对比测试，最终结果表明： Presto 的平均查询性能是 Hive 的 10 倍！
一，KafkaConsumer使用要点解释 1，基本介绍 该客户端用户透明的处理kafka Broker的失败，透明的适应topic在集群中的迁移。这种客户端也可以使用消费者组的概念与kafka cluster进行交互，来进行均衡消费负载。 消费者维护着到必要的Broker上的TCP链接，用以获取data。使用之后未关闭消费者的话会导致链接泄漏。该消费者不是线程安全的，具体详见下文的多线程版本。 2，跨版本的兼容性 该版本的适用于kafka0.10+版本。老版本或者过新的版本会导致一些特征失效。比如，0.1
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有想进滴滴LogI开源用户群的加我个人微信: jjdlmn_ 进群(备注：进群) 群里面主要交流 kakfa、es、agent、LogI-kafka-manager、等等相关技术; 群内有专人解答你的问题 对~ 相关技术领域的解答人员都有; 你问的问题都会得到回应
新版本Zabbix server 4.0 支持把性能数据实时输出到文本文件，我们只要结合一些文件采集工具就可以轻松把Zabbix产生的数据和其他平台对接起来。下面介绍一下如何通过filebeat把Zabbix实时的性能数据推送kafka消息队列中。
2017年机器人开源操作系统软件ROS 2终于推出首个正式版，新版本命名为“Ardent Apalone”，代号“ardent”。
在大数据的实时数据处理中，不论是使用Spark、还是Flink，都需要与其他组件进行数据交互才有意义。在整个数据流处理中，交互组件的性能决定了数据处理的效率，例如在与缓存中间件Redis的交互，QPS过高就会导致响应过慢，进而表现为程序整体数据处理延时。
一般的大型集群和平台, 都需要对其进行监控的需求。 要针对各种数据库, 包括 MySQL, HBase 等进行监控 要针对应用进行监控, 例如 Tomcat, Nginx, Node.js 等 要针对硬件的一些指标进行监控, 例如 CPU, 内存, 磁盘 等
在当今数字化时代，伴随着朴朴业务的快速增长，朴朴全面拥抱微服务、云原生和容器技术，同时，在云原生可观测性方面，朴朴几乎所有的微服务都接入了朴朴 APM 来帮助开发者快速定位、分析和诊断问题。然而随着业务复杂度和服务数量的不断增加，上报给 APM 的数据量也急剧增加。
例如,之前下面代码,直接使用即可,不需要像SparkStreaming那样还得自己写updateStateByKey
实时同步是 ChunJun 的⼀个重要特性，指在数据同步过程中，数据源与⽬标系统之间的数据传输和更新⼏乎在同⼀时间进⾏。
在当今快速发展的信息时代，实时的消息、通知和数据推送变得至关重要。Pushdeer 软件应运而生，作为一款开源的推送服务器软件，它支持多种推送协议，为用户提供了灵活且可定制的推送解决方案。本文将深入介绍 Pushdeer 的功能特点、使用场景、安装部署以及简要的使用教程。
前言：公司（某银行旗下第三方支付平台）最近在做运维大数据项目，需要将各个监控系统的实时采集数据汇总到大数据平台进行智能告警和根因定位，Zabbix作为整个公司数据量最大的监控系统，超过12000的nvps，每周约产生400G左右的监控数据，如何将Zabbix的实时监控数据抽取出来并且不影响到Zabbix的性能？
Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制（GEO Replication）、快速扩容、灵活容错等特性，GEO Replication 可以原生支持数据和订阅状态在多个集群之间进行复制，GEO 目前在 Apache InLong 内部已经有长期稳定的实践，本文主要讲述 GEO 中的订阅状态的同步。
有了Rabbit的基础知识之后（基础知识详见：深入解读RabbitMQ工作原理及简单使用），本章我们重点学习一下Rabbit里面的exchange（交换器）的知识。
前段时间上线了一个从Oracle迁移到TiDB的项目，某一天应用端反馈有一个诡异的现象，就是有张小表做全表delete的时候执行比较慢，而且有越来越慢的迹象。这个表每次删除的数据不超过20行，那为啥删20行数据会这么慢呢，我们来一探究竟。
流式应用特性就是流处理，通过kafka stream topic和topic之间内部转换。简单理解就是：
滴滴滴，就在本周遇见一个kafka下游消费失败，但是下游持久化失败，兜底任务不起作用。笔者对RabbitMQ了解和实战比较多。如果是RabbitMQ的话，我们一般会这样处理：
本文我们将讨论一些经常用在微服务应用中可扩展的设计模式: 事件流 事件溯源 通晓多语言的持久性 内存镜像 命令查询职责分离 起因 Uber, Gilt和其它的公司由于需要做应用扩展，已经将单体应用转变
一，流式平台介绍 1，一般来说一个通用的流平台必须具备以下三个重要的能力： 1),能够允许你订阅和发布流式消息。在这方面，它类似于消息队列或企业消息系统。 2),它允许您以容错方式存储流式消息。 3),他可以允许你实时处理流式消息。 2，Kafka常被用于两大类应用程序： 1),构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据流水线 2),构建对数据流进行变换处理的实时流应用程序 3，首先介绍一些基本概念： 1),kafka是以集群的方式运行，可以有一个或者多个Broker server。 2),kafk
内容来源：2018 年 09 月 08 日，宜信大数据技术专家卢山巍在“2018开源数据库论坛暨首届MariaDB中国用户者大会”进行《敏捷大数据实践与开源赋能》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
Druid是一个高效的数据查询系统，主要解决的是对于大量的基于时序的数据进行聚合查询。数据可以实时摄入，进入到Druid后立即可查，同时数据是几乎是不可变。通常是基于时序的事实事件，事实发生后进入Druid，外部系统就可以对该事实进行查询。 Druid采用的架构: shared-nothing架构与lambda架构 Druid设计三个原则: 1.快速查询（Fast Query） : 部分数据聚合（Partial Aggregate） + 内存华（In-Memory） + 索引（Index） 2.水平拓展能力（Horizontal Scalability）:分布式数据（Distributed data）+并行化查询（Parallelizable Query） 3.实时分析（Realtime Analytics）：Immutable Past , Append-Only Future
社交网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分，同时也成为了海量信息和数据的产生地。随着社交网络的蓬勃发展，如何从这些海量数据中提取有价值的信息成为一项具有挑战性的任务。自然语言处理（NLP）技术的应用为社交网络分析提供了新的思路和工具。本文将深入探讨NLP技术在社交网络分析中的创新应用，包括舆情分析、用户画像构建、事件检测等方面，为读者展示NLP如何赋能社交网络数据的挖掘和应用。
一些简单的聚合函数： count 、longSum、longMin、longMax、doubleSum、doubleMin、doubleMax
ksqlDB是事件流数据库，是一种特殊的数据库，基于Kafka的实时数据流处理引擎，提供了强大且易用的SQL交互方式来对Kafka数据流进行处理，而无需编写代码。KSQL具备高扩展、高弹性、容错式等优良特性，并且它提供了大范围的流式处理操作，比如数据过滤、转化、聚合、连接join、窗口化和 Sessionization （即捕获单一会话期间的所有的流事件）等。
Client和Server之间的通讯，是通过一条简单、高性能并且和开发语言无关的TCP协议。并且该协议保持与老版本的兼容。Kafka提供了Java Client（客户端）。除了Java客户端外，还有非常多的其它编程语言的客户端。
Client和Server之间的通讯，是通过一条简单、高性能并且和开发语言无关的TCP协议。并且该协议保持与老版本的兼容。Kafka提供了Java Client（客户端）。除了Java Client外，还有非常多的其它编程语言的Client。
导语：Power BI刷新数据时，每次要把所有数据源文件全部读一遍，文件多了，刷新都要等半天……能不能做成增量刷新？
在构建实时场景的过程中，如何快速、正确的实时同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Apache Flink和数据湖两种技术，来解决业务数据实时入湖的相关问题。两者的结合能良好的支持实时数据落地存储，借助Apache Flink出色的流批一体能力，可以为用户构建一个准实时数仓，满足用户准实时业务探索。
为了理解Kafka是如何做到以上所说的功能，从下面开始，我们将深入探索Kafka的特性。
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